HS 4th Semester Education Suggestion 2026:

āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ!  

 

Published on: 

⧍ā§Ļ⧍ā§Ŧ āϏāĻžāϞ⧇ āĻĒāĻļā§āϚāĻŋāĻŽāĻŦāĻ™ā§āĻ— āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āϏāĻ‚āϏāĻĻ⧇āϰ (WBCHSE) āĻ…āϧ⧀āύ⧇ āϝ⧇ āϏāĻ•āϞ āĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰ-āĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰ⧀āϰāĻž āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ⧇āϰ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āĻĻ⧇āĻŦā§‡Â āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇āϰ āϞāĻžāĻ¸ā§āϟ āĻŽāĻŋāύāĻŋāϟ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇āĨ¤ āϏāĻ āĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āύ⧇āĻ“ā§ŸāĻžāĻ°Â   āϜāĻ¨ā§āϝ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āϟāĻĒāĻŋāĻ• āϗ⧁āϞāĻŋāϰ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāĻ¨Â  āĻĻ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻž āĻšāϞ⧋āĨ¤

HS Class 12 4th Semester Education Suggestion 2026

āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ (Subject)

āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāĻ¨Â (Education)

āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāĻ°Â āϤāĻžāϰāĻŋāĻ–

 (Exam Date)

ā§§ā§­āĻ‡Â āĻĢ⧇āĻŦā§āϰ⧁āϝāĻŧāĻžāϰāĻŋ, ⧍ā§Ļ⧍ā§Ŧ (āĻŽāĻ™ā§āĻ—āϞāĻŦāĻžāϰ) 

17th February, 2026 (Tuesday)

 āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āϏāĻŋāϞ⧇āĻŦāĻžāϏ āĻ…āύ⧁āϝāĻžāϝāĻŧā§€ āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝ⧇āĻ•āϟāĻŋ āϟāĻĒāĻŋāĻ• āĻĨ⧇āϕ⧇ Â ā§¨ āύāĻŽā§āĻŦāϰ, ā§Ģ āύāĻŽā§āĻŦāϰ āĻāĻŦāĻ‚ ā§§ā§Ļ āύāĻŽā§āĻŦāϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ/āϏāĻžāĻœā§‡āĻ¸ā§āϟāĻŋāĻ­ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāϗ⧁āϞāĻŋ āĻļ⧇āϝāĻŧāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšāϞ⧋āĨ¤Â Â 

āĻāĻ•āύāϜāϰ⧇ Âģ

1 āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻ•āĻžāĻ āĻžāĻŽā§‹ 2026 (HS 4th Sem Education Question Pattern 2026)

2 HS 4th Semester Education Suggestion: āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ

 

āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāĻ°Â āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāĻ¨Â āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻ•āĻžāĻ āĻžāĻŽā§‹ 2026

(HS 4th Sem Education Question Pattern 2026)

āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āĻĻ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻžāϰ āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŦ⧇ āĻ…āĻŦāĻļā§āϝāχ āϏ⧇āχ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇āϰ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āϏāĻŋāϞ⧇āĻŦāĻžāϏ āĻ“ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻ•āĻžāĻ āĻžāĻŽā§‹ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āĻ¸ā§āĻŦāĻšā§āĻ›āϞ āϧāĻžāϰāĻŖāĻž āĻĨāĻžāĻ•āĻž āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ āϤāĻžāχ āύāĻŋāĻšā§‡Â āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ āĻāĻĄā§āϕ⧇āĻļāύ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇āϰ āύāĻžāĻŽā§āĻŦāĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϜāĻ¨Â āύāĻŋāĻšā§‡āϰ āĻ›āϕ⧇ āĻĻ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻž āĻšāϞ-

Topic

Short Answer

(2 Marks)

Short Answer

(5 Marks)

Descriptive

(10 Marks)

Total

āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻ•ā§ŒāĻļāϞ

1×2 = 2

–

1×10 = 10

12

āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ āĻ“ āϏ⧁āĻ¸ā§āĻĨāϤāĻž

1×2 = 2

1×5 = 5

–

7

āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋ

1×2 = 2

1×5 = 5

–

7

āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ

2×2 = 4

–

1×10 = 10

14

āĻŽā§‹āϟ

10

10

20

40

 

HS 4th Semester Education Suggestion:

āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŋāĻ• āϚāϤ⧁āĻ°ā§āĻĨ āϏ⧇āĻŽāĻŋāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ

 

 āĻāĻ•āĻĻāĻŽ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āϏāĻŋāϞ⧇āĻŦāĻžāϏ āĻāϰ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ āφāϜāϕ⧇ āĻ•āĻ­āĻžāϰ āĻ•āϰāĻ›āĻŋāĨ¤ āύāĻŋāĻšā§‡ āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāĻ• āĻŦāĻž āϟāĻĒāĻŋāĻ• āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāĻ• āϏāĻŽāĻ¸ā§āϤ āϏāĻžāĻœā§‡āϏāϟāĻŋāĻ­ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāϗ⧁āϞ⧋ āϤ⧁āϞ⧇ āϧāϰāĻž āĻšāĻ˛ā§‹Â  āϕ⧇āĻŦāϞ āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ⧇āϰ āĻ“āĻĒāϰ āύāĻŋāĻ°ā§āĻ­āϰ āύāĻž āĻ•āϰ⧇, āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇āϰ āĻŽā§‚āϞ āĻ­āĻžāĻŦ āĻ“ āĻ•āύāϏ⧇āĻĒā§āϟ āĻĒāϰāĻŋāĻˇā§āĻ•āĻžāϰ āϰāĻžāĻ–āĻž āϜāϰ⧁āϰāĻŋāĨ¤ āϝ⧇ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāϗ⧁āϞ⧋ āĻāĻ–āĻžāύ⧇ āĻĻ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻž āĻšāĻšā§āϛ⧇ āϏ⧇āϗ⧁āϞāĻŋ āĻ…āĻŦāĻļā§āϝāχ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϤ⧈āϰāĻŋ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻšāĻŦ⧇ āϝāĻžāϤ⧇ āϝ⧇āϕ⧋āύ⧋ āĻĒāϰāĻŋāĻ¸ā§āĻĨāĻŋāϤāĻŋāϤ⧇āχ āϤ⧋āĻŽāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻ•āϞāĻŽ āĻĨ⧇āĻŽā§‡ āύāĻž āĻĨāĻžāϕ⧇āĨ¤

āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ: āĻļāĻŋāĻ–āĻ¨Â āĻ“ āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻ•ā§ŒāĻļāϞ

āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ⧇āϰ āĻŽāĻžāύ: ⧍ (āϏāĻ‚āĻ•ā§āώāĻŋāĻĒā§āϤ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ)

  1. āĻļāĻŋāĻ–āύ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āĻĒāϰāĻŋāĻŖāĻŽāύ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤ ✯✯✯

  2. āĻĒāϰāĻŋāĻŖāĻŽāύ⧇āϰ (Maturation) āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻž āĻĻāĻžāĻ“āĨ¤ ✯✯

  3. āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?✯✯

  4. āĻŽāύ⧋āϝ⧋āϗ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻŦā§āϝāĻ•ā§āϤāĻŋāĻ—āϤ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻ• āĻ“ āĻŦāĻ¸ā§āϤ⧁āĻ—āϤ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻ• āϞ⧇āĻ–āĨ¤ ✯✯✯

  5. āφāĻ—ā§āϰāĻš (Interest) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? ✯✯

  6. āĻĒā§āϰ⧇āώāĻŖāĻž āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? ✯✯

  7. āĻŦāĻŋāĻ¸ā§āĻŽāϰāĻŖ (Forgetting) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? ✯✯

  8. āĻĒ⧁āύāϰ⧁āĻĻā§āϰ⧇āĻ• (Recall) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  9. āĻĒā§āϰāĻžāĻšā§€āύ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāύ (Pavlov) āĻ“ āĻ…āĻĒāĻžāϰ⧇āĻ¨ā§āϟ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāύ⧇āϰ (Skinner) āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤ ✯✯✯

  10. ‘S’-Type āĻ“ ‘R’-Type āφāϚāϰāĻŖ āĻŦāϞāϤ⧇ āĻ•āĻŋ āĻŦā§‹āĻ? ✯✯✯

  11. āĻ…āĻĒāĻžāύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāύ (Extinction) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? ✯✯

  12. āĻ¸ā§āĻ•āĻŋāύāĻžāϰ āĻŦāĻ•ā§āϏ (Skinner Box) āϕ⧀? ✯✯

  13. ‘āϏāĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāĻ¨â€™ āĻŦāĻž Operant Conditioning āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? ✯✯✯

  14. āĻ¸ā§āĻŦāϤāσāĻ¸ā§āĻĢā§‚āĻ°ā§āϤ āĻĒ⧁āύāϰ⧁āĻĻā§āϧāĻžāϰ (Spontaneous Recovery) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? ✯✯

  15. āĻĨāĻ°ā§āύāĻĄāĻžāχāϕ⧇āϰ āĻļāĻŋāĻ–āύ⧇āϰ āĻĒā§āϰāϧāĻžāύ āϤāĻŋāύāϟāĻŋ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰ āϕ⧀ āϕ⧀? ✯✯✯

  16. āĻĒāĻžāϜāϞ āĻŦāĻ•ā§āϏ (Puzzle Box) āϕ⧀? ✯✯

  17. āϏāĻ‚āϝ⧋āϜāύāĻŦāĻžāĻĻ (Connectionism) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  18. ‘āϗ⧇āĻ¸ā§āϟāĻžāĻ˛ā§āĻŸâ€™ (Gestalt) āĻļāĻŦā§āĻĻāϟāĻŋāϰ āĻ…āĻ°ā§āĻĨ āĻ•āĻŋ?

  19. āĻ…āĻ°ā§āĻ¨ā§āϤāĻĻ⧃āĻˇā§āϟāĻŋāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻļāĻŋāĻ–āύ (Insight Learning) āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻā§‹?

  20. āĻœā§‹āύ āĻ…āĻŦ āĻĒā§āϰāĻ•ā§āϏāĻŋāĻŽāĻžāϞ āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻŽā§‡āĻ¨ā§āϟ (ZPD) āĻŦāĻž āύ⧈āĻ•āĻŸā§āϝ āĻŦāĻŋāĻ•āĻžāĻļ⧇āϰ āϏ⧀āĻŽāĻž āϕ⧀?

  21. āĻ¸ā§āĻ•ā§āϝāĻžāĻĢā§‹āĻ˛ā§āĻĄāĻŋāĻ‚ (Scaffolding) āĻŦāĻž āĻ­āĻžāĻĄāĻŧāĻž āĻŦāĻ¨ā§āϧāύ āϕ⧀?

  22. āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖ āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž (‘G’ factor) āĻ“ āĻŦāĻŋāĻļ⧇āώ āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻžāϰ (‘S’ factor) āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āĻŦāĻž āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤ ✯✯✯

  23. āĻŦ⧁āĻĻā§āĻ§ā§āϝāĻ™ā§āĻ• āĻŦāĻž IQ āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻāĻžāϝāĻŧ? ✯✯

  24. āĻšā§‡āĻŦ-āĻāϰ āĻŽāϤ⧇ ‘A’ āĻŦ⧁āĻĻā§āϧāĻŋ āĻ“ ‘B’ āĻŦ⧁āĻĻā§āϧāĻŋ āĻŦāϞāϤ⧇ āĻ•āĻŋ āĻŦā§‹āĻ?

  25. āĻ¸ā§āĻĒāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰāĻŽā§āϝāĻžāύ⧇āϰ āĻĻā§āĻŦāĻŋ-āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āĻ“ āĻĨāĻžāĻ°ā§āĻ¸ā§āĻŸā§‹āύ⧇āϰ āĻĻāϞāĻ—āϤ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āϤāĻ¤ā§āĻ¤ā§āĻŦ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤ ✯✯✯

  26. āĻ…āĻ­āĻŋāϏāĻžāϰ⧀ āϚāĻŋāĻ¨ā§āϤāĻž (Convergent) āĻ“ āĻ…āĻĒāϏāĻžāϰ⧀ āϚāĻŋāĻ¨ā§āϤāĻž (Divergent) āĻŦāϞāϤ⧇ āĻ•āĻŋ āĻŦā§‹āĻ?

  27. āĻŦā§āϰ⧇āύāĻ¸ā§āĻŸā§āϰāĻŽāĻŋāĻ‚ (Brainstorming) āϕ⧀? ✯✯

  28. āϏ⧃āϜāύāĻļā§€āϞāϤāĻžāϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻž āĻĻāĻžāĻ“āĨ¤

āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖāϧāĻ°ā§āĻŽā§€ āĻĒā§āϰāĻļā§āĻ¨Â (āĻŽāĻžāύ: ā§§ā§Ļ āĻāϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻžāĻŦāϞāĻŋ)

  1. āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻ“ āĻĒāϰāĻŋāĻŖāĻŽāύ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ• āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖ āĻ•āϰ⧋āĨ¤ āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻ“ āĻĒāϰāĻŋāĻŖāĻŽāύ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āύāĻŋāϰ⧂āĻĒāύ āĻ•āϰ⧋ (ā§Ģ+ā§Ģ)āĨ¤

  2. āĻĒā§āϰ⧇āώāĻŖāĻž āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āĻĒā§āϰ⧇āώāĻŖāĻž āϚāĻ•ā§āϰ⧇āϰ āĻŦāĻ°ā§āĻŖāύāĻž āĻĻāĻžāĻ“ (⧍+ā§Ž)āĨ¤ (āĻ…āĻĨāĻŦāĻž āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻĒā§āϰ⧇āώāĻŖāĻžāϰ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ)āĨ¤

  3. āĻŽāύ⧋āϝ⧋āĻ— āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻ? āĻŽāύ⧋āϝ⧋āϗ⧇āϰ āĻŦā§āϝāĻ•ā§āϤāĻŋāĻ—āϤ āĻ“ āĻŦāĻ¸ā§āϤ⧁āĻ—āϤ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻ•āϗ⧁āϞāĻŋ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  4. āφāĻ—ā§āϰāĻšā§‡āϰ āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻž āĻĻāĻžāĻ“āĨ¤ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āϰ āφāĻ—ā§āϰāĻšā§‡āϰ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  5. āĻĨāĻ°ā§āύāĻĄāĻžāχāϕ⧇āϰ āĻļāĻŋāĻ–āύ⧇āϰ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰāϗ⧁āϞāĻŋ āϕ⧀ āϕ⧀? āĻĨāĻ°ā§āύāĻĄāĻžāχāϕ⧇āϰ āĻŽā§āĻ–ā§āϝ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰāϗ⧁āϞāĻŋ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  6. āĻĒā§āϰāĻžāĻšā§€āύ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāύ (Pavlov) āĻ“ āϏāĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāύ⧇āϰ (Skinner) āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤ (ā§Ģ+ā§Ģ)

  7. āĻĒā§āϰāĻžāĻšā§€āύ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻ°ā§āϤāύ āϏāĻ‚āĻ•ā§āϰāĻžāĻ¨ā§āϤ āĻĒā§āϝāĻžāĻ­āϞāϭ⧇āϰ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ•ā§āώ⧇āĻĒ⧇ āĻŦāĻ°ā§āĻŖāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  8. āĻ…āĻ¨ā§āϤāĻĻ⧃āĻˇā§āϟāĻŋāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻļāĻŋāĻ–āύ āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āϕ⧋āĻšāϞāĻžāϰ⧇āϰ āĻļāĻŋāĻŽā§āĻĒāĻžāĻžā§āϜāĻŋāϰ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϟāĻŋ āĻŦāĻ°ā§āĻŖāύāĻž āĻ•āϰ⧋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ—āϤ āϤāĻžā§ŽāĻĒāĻ°ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  9. āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖ āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āĻ¸ā§āĻĒāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰāĻŽā§āϝāĻžāύ⧇āϰ āĻĻā§āĻŦāĻŋ-āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āϤāĻ¤ā§āĻ¤ā§āĻŦāϟāĻŋ (Two Factor Theory) āϚāĻŋāĻ¤ā§āϰāϏāĻš āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  10. āĻĨāĻžāĻ°ā§āĻ¸ā§āĻŸā§‹āύ⧇āϰ āĻĻāϞāĻ—āϤ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āϤāĻ¤ā§āĻ¤ā§āĻŦāϟāĻŋ (Group Factor Theory) āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ: āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ āĻ“ āĻ•āĻ˛ā§āϝāĻžāύ

āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ⧇āϰ āĻŽāĻžāύ: ⧍ (āϏāĻ‚āĻ•ā§āώāĻŋāĻĒā§āϤ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ)

  1. āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ āϏāĻ‚āĻ•ā§āϰāĻžāĻ¨ā§āϤ WHO-āĻāϰ āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻžāϟāĻŋ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  2. WHO-āĻāϰ āĻĻ⧃āĻˇā§āϟāĻŋāϤ⧇ āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ⧇āϰ āϤāĻŋāύāϟāĻŋ āĻĒā§āϰāϧāĻžāύ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āϕ⧀ āϕ⧀?

  3. āϏāĻŽāĻžāύ⧁āĻ­ā§‚āϤāĻŋ (Empathy) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  4. Obsessive Compulsive Disorder (OCD) āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻ?

  5. āĻĢā§‹āĻŦāĻŋāĻ• āĻĄāĻŋāϏāĻ…āĻ°ā§āĻĄāĻžāϰ (Phobic Disorder) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  6. āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āϚāĻžāĻĒ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϞāĻ•ā§āώāĻŖ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  7. āωāĻĻā§āĻŦ⧇āĻ—āϜāύāĻŋāϤ āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āϰ⧋āϗ⧇āϰ āĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻ•-āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻŋāĻ•āĻžāĻĻ⧇āϰ āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  8. āφāĻ¤ā§āĻŽāĻšāĻ¤ā§āϝāĻž āύāĻŋāĻŦāĻžāϰāϪ⧇ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāϕ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

āĻŦā§āϝāĻ–ā§āϝāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻĒā§āϰāĻļā§āύ (āĻŽāĻžāύ: ā§Ģ āĻāϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻžāĻŦāϞāĻŋ)

  1. āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ (Mental Health) āĻŦāϞāϤ⧇ āĻ•āĻŋ āĻŦā§‹āĻ? āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ⧇āϰ āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝāϗ⧁āϞāĻŋ āωāĻ˛ā§āϞ⧇āĻ– āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  2. āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ āĻ­āĻžāϞ⧋ āϰāĻžāĻ–āĻžāϰ āĻŦāĻž āĻŦāϜāĻžāϝāĻŧ āϰāĻžāĻ–āĻžāϰ āωāĻĒāĻžāϝāĻŧāϗ⧁āϞāĻŋ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  3. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āϰ āφāϚāϰāĻŖāĻ—āϤ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻ•āĻžāϰ⧇ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāϕ⧇āϰ āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  4. āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻ¸ā§āĻŦāĻžāĻ¸ā§āĻĨā§āϝ āϏāĻ‚āĻ¸ā§āĻĨāĻž (WHO) āĻ•āĻ°ā§āϤ⧃āĻ• āϚāĻŋāĻšā§āύāĻŋāϤ āĻĻāĻļāϟāĻŋ āĻœā§€āĻŦāύāĻĻāĻ•ā§āώāϤāĻž āωāĻ˛ā§āϞ⧇āĻ– āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  5. āφāĻ¤ā§āĻŽāϏāĻšā§‡āϤāύāϤāĻž (Self-awareness) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āĻœā§€āĻŦāύāĻĻāĻ•ā§āώāϤāĻžāϰ āωāĻ¨ā§āύāϝāĻŧāύ⧇ āĻāϰ āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  6. āĻŽāĻžāύāϏāĻŋāĻ• āϚāĻžāĻĒ (Stress) āĻŽā§‹āĻ•āĻžāĻŦāĻŋāϞāĻžāϰ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰ āĻ•ā§ŒāĻļāϞāϗ⧁āϞāĻŋ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ: āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ

āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ⧇āϰ āĻŽāĻžāύ: ⧍ (āϏāĻ‚āĻ•ā§āώāĻŋāĻĒā§āϤ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ)

  1. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  2. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  3. āϏāĻžāχāĻŦāĻžāϰāύ⧇āϟāĻŋāĻ•ā§āϏ (Cybernetics) āϕ⧀?

  4. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋāϤ⧇ āϏāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‡āĻŽ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϰ⧋āϚ (System Approach) āĻŦāϞāϤ⧇ āĻ•āĻŋ āĻŦā§‹āĻāĻžāϝāĻŧ?

  5. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻ“ āĻšāĻžāĻ°ā§āĻĄāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  6. āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻ“ āĻšāĻžāĻ°ā§āĻĄāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻŦāϞāϤ⧇ āĻ•āĻŋ āĻŦā§‹āĻ?

  7. ‘āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ Computer’ āĻāϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āϞ⧇āĻ–āĨ¤ (āĻŦāĻž CAL āĻ“ CAI āϕ⧀?)

  8. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āĻ“āĻ­āĻžāϰāĻšā§‡āĻĄ āĻĒā§āϰ⧋āĻœā§‡āĻ•ā§āϟāϰ (OHP) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ⧇āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  9. ICT āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āϕ⧇āύ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ?

  10. āχ-āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ (e-learning) āϕ⧀?

  11. ICT āĻāϰ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āύāĻžāĻŽ āϕ⧀? (Information and Communication Technology)

  12. āĻ­āĻžāĻ°ā§āϚ⧁āϝāĻŧāĻžāϞ āĻ•ā§āϞāĻžāϏāϰ⧁āĻŽ (Virtual Classroom) āϕ⧀?

  13. NCERT āĻāĻŦāĻ‚ CIET āĻāϰ āĻĒ⧁āϰ⧋ āĻ•āĻĨāĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  14. ITAA āĻāϰ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āύāĻžāĻŽ āĻ•āĻŋ?

  15. RMSA āĻāϰ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āύāĻžāĻŽ āϕ⧀?

āĻŦā§āϝāĻ–ā§āϝāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻĒā§āϰāĻļā§āύ (āĻŽāĻžāύ: ā§Ģ āĻāϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻžāĻŦāϞāĻŋ)

  1. āĻšāĻžāĻ°ā§āĻĄāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻ“ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝāϗ⧁āϞāĻŋ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  2. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āĻšāĻžāĻ°ā§āĻĄāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻ“ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻā§‹? (āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻž)āĨ¤

  3. āĻļā§āϰ⧇āĻŖāĻŋāĻ•āĻ•ā§āώ⧇ āĻŦāĻž āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ⧇āϰ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ/āωāĻĒāϝ⧋āĻ—āĻŋāϤāĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  4. āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āĻ“ āĻ…āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻžāϗ⧁āϞāĻŋ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  5. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āϤāĻĨā§āϝ āĻ“ āϝ⧋āĻ—āĻžāϝ⧋āĻ— āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋāϰ (ICT) āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž āĻŦāĻž āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  6. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ ‘āϏāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‡āĻŽ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϰ⧋āĻšâ€™ (System Approach) āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻā§‹? āĻāϰ āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ: āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ

āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ⧇āϰ āĻŽāĻžāύ: ⧍ (āϏāĻ‚āĻ•ā§āώāĻŋāĻĒā§āϤ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ)

  1. āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ (Statistics) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  2. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āϕ⧀?

  3. āϤāĻĨā§āϝ āĻŦāĻž Data āϕ⧀? āĻāϟāĻŋ āĻ•āϤ āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāϰ?

  4. āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻ¸ā§āϤ āĻ“ āĻ…āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻ¸ā§āϤ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϕ⧀?

  5. āĻŸā§āϝāĻžāϞāĻŋ (Tally) āϚāĻŋāĻšā§āύ āϕ⧇āύ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧ?

  6. āĻšāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‹āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽ (Histogram) āĻŦāĻž āφāϝāĻŧāϤāϞ⧇āĻ– āϕ⧀?

  7. āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻŦāĻšā§āϭ⧁āϜ (Frequency Polygon) āϕ⧀?

  8. āĻšāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‹āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽ āĻ“ āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻŦāĻšā§āϭ⧁āĻœā§‡āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  9. āϕ⧇āĻ¨ā§āĻĻā§āϰ⧀āϝāĻŧ āĻĒā§āϰāĻŦāĻŖāϤāĻž (Central Tendency) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āĻāϰ āĻĒāϰāĻŋāĻŽāĻžāĻĒāϗ⧁āϞāĻŋ āϕ⧀ āϕ⧀?

  10. āĻ—āĻĄāĻŧ (Mean), āĻŽāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŽāĻžāύ (Median) āĻ“ āĻ­ā§‚āώāĻŋāĻˇā§āĻ āĻ• (Mode) – āĻāĻĻ⧇āϰ āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻž āĻĻāĻžāĻ“āĨ¤

  11. āĻŽāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŽāĻžāύ (Median) āĻŦāĻž āĻŽā§‹āĻĄ (Mode)-āĻāϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ•āϰ⧇ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āĻ“ āĻ…āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  12. āφāĻĻāĻ°ā§āĻļ āĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ āĻŦāĻž āϏāĻŽā§āϝāĻ• āĻŦāĻŋāĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ (Standard Deviation) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇?

  13. āϏāĻšāĻ—āϤāĻŋ (Correlation) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āϧāύāĻžāĻ¤ā§āĻŽāĻ• āϏāĻšāĻ—āϤāĻŋāϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ āĻĻāĻžāĻ“āĨ¤

  14. āĻ°â€ā§āϝāĻžāĻ™ā§āĻ• āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋ (Rank Difference Method)-āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖāϧāĻ°ā§āĻŽā§€ āĻĒā§āϰāĻļā§āĻ¨Â (āĻŽāĻžāύ: ā§§ā§Ļ āĻāϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻžāĻŦāϞāĻŋ)

A. Statistics in Education: Concept, Applications and Statistics Methods (Data, Frequency Distribution, Graphical Representations – Polygon & Histogram)

  1. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāύ āĻŦāĻž āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āϕ⧀? āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ⧇āϰ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āĻŦāĻž āωāĻĒāϝ⧋āĻ—āĻŋāϤāĻž āĻŦāĻŋāĻļāĻĻāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (ā§Ē+ā§Ŧ)

  2. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāύ⧇āϰ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻŋāĻ• āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āĻ—āϗ⧁āϞāĻŋ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  3. āĻšāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‹āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽ (Histogram) āĻ“ āĻĢā§āϰāĻŋāϕ⧋āϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϏāĻŋ āĻĒāϞāĻŋāĻ—āύ (Frequency Polygon)-āĻāϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (ā§Ģ+ā§Ģ)

  4. āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāύāĻŋāĻ• āϚāĻŋāĻ¤ā§āϰ āωāĻĒāĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻĒāύāĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻ­āĻŋāĻ¨ā§āύ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϗ⧁āϞāĻŋ āϕ⧀ āϕ⧀? āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻāĻĻ⧇āϰ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āĻŦāĻž āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻžāϗ⧁āϞāĻŋ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  5. āĻĢā§āϰāĻŋāϕ⧋āϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϏāĻŋ āĻĄāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§āϰāĻŋāĻŦāĻŋāωāĻļāύ (Frequency Distribution) āĻŦāĻž āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϜāύ āϏāĻžāϰāĻŖāĻŋ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻ—āĻ āύ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧ? āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖāϏāĻš āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (ā§Ŧ+ā§Ē)

B. Measures of Central Tendency and Standard Deviation (Concept, Application and Methods of Calculation)

  1. āϕ⧇āĻ¨ā§āĻĻā§āϰ⧀āϝāĻŧ āĻĒā§āϰāĻŦāĻŖāϤāĻž (Central Tendency) āĻŦāϞāϤ⧇ āϕ⧀ āĻŦā§‹āĻā§‹? āĻāϰ āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāϰāϭ⧇āĻĻāϗ⧁āϞāĻŋ (Mean, Median, Mode) āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  2. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻ—āĻĄāĻŧ (Mean) āĻāĻŦāĻ‚ āĻŽāĻ§ā§āϝāĻŽāĻŽāĻžāύ⧇āϰ (Median) āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻŦāĻž āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤

  3. Mean, Median āĻāĻŦāĻ‚ Mode-āĻāϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ• āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

  4. āϏāĻŽā§āϝāĻ• āĻŦāĻŋāĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ āĻŦāĻž āφāĻĻāĻ°ā§āĻļ āĻŦāĻŋāĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ (Standard Deviation) āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻāϰ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āĻŦāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤

C) Correlation: Concept, Types and Methods of Computing Correlation Co-efficient (Product Moment and Rank Difference)

  1. āϏāĻš āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ• (Correlation) āϕ⧀? āĻāϰ āĻ…āĻ°ā§āĻĨ āĻ“ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ⧀āϝāĻŧāϤāĻž āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (4+4+2 = 10)

  2. āϏāĻšāϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇āϰ āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāϰāϭ⧇āĻĻ (Type of Correlation) āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (10)

  3. āĻĒā§āϰ⧋āĻĄāĻžāĻ•ā§āϟ āĻŽā§‹āĻŽā§‡āĻ¨ā§āϟ āĻ“ āĻ°â€ā§āϝāĻžāĻ™ā§āĻ• āĻĄāĻŋāĻĢāĻžāϰ⧇āĻ¨ā§āϏ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āφāϞ⧋āϚāύāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (5+5)

  4. āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āϏāĻšāϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ• āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāϪ⧇āϰ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āĻ— āĻ“ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻ•āϰ⧋āĨ¤ (5+5)

āĻ—āĻžāĻŖāĻŋāϤāĻŋāĻ• āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž (Mathematical Problems)

5. āύāĻŋāĻŽā§āύāϞāĻŋāĻ–āĻŋāϤ āĻŦāĻ¨ā§āϟāύāϟāĻŋāϰ āĻ—āĻĄāĻŧ āĻ“ āĻŽāĻ§ā§āϝāĻŽāĻž āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

Score

35-39

40-44

45-49

50-54

55-59

60-64

65-69

70-74

Frequency

1

1

6

7

10

8

7

6

6. āύāĻŋāĻŽā§āύāϞāĻŋāĻ–āĻŋāϤ āϰāĻžāĻļāĻŋāĻŽāĻžāϞāĻžāϰ āĻ­ā§‚āώāĻŋāĻˇā§āĻ āĻ• (Mode) āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

Score

10-19

20-29

30-39

40-49

50-59

60-69

70-79

Frequency

4

7

10

15

5

2

3

7. āύāĻŋāĻŽā§āύāϞāĻŋāĻ–āĻŋāϤ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰāϗ⧁āϞāĻŋāϰ SD āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

Score

20-29

30-34

40-49

50-59

60-69

Frequency

1

2

3

6

1

8. āύāĻŋāĻŽā§āύ⧇āϰ āϤāĻĨā§āϝāϏāĻžāϰāĻŋ āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻ°â€ā§āϝāĻžāĻ™ā§āĻ• āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϤ⧇ āϏāĻšāĻ—āϤāĻŋāϰ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ• āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

X

2

8

45

8

60

25

27

40

58

45

Y

8

27

45

27

20

29

19

16

26

41

9. āύāĻŋāĻšā§‡ āĻĻ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻž āĻ¸ā§āϕ⧋āϰāϗ⧁āϞāĻŋ āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϜāύ āĻļā§āϰ⧇āĻŖā§€ (āĻĻ⧈āĻ°ā§āĻ˜ā§āϝ ā§Ģ āϧāϰ⧇) āϏāĻžāϜāĻŋāϝāĻŧ⧇ āĻ—āĻĄāĻŧ (Mean), āĻŽāĻ§ā§āϝāĻŽāĻž (Median) āĻ“ āĻ­ā§‚āώāĻŋāĻˇā§āĻ āĻ• (Mode) āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

85

77

63

79

84

66

77

74

80

77

83

86

65

71

78

78

79

80

74

72

75

35

70

73

88

69

74

74

69

78

10. āĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ⧇āϰ āĻĻāĻļāϜāύ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āϰ āĻ—āĻŖāĻŋāϤ āĻ“ āϭ⧌āϤāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇ āĻĒā§āϰāĻžāĻĒā§āϤ āύāĻŽā§āĻŦāϰ āĻĻ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻž āφāϛ⧇āĨ¤ Product Moment āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϰ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ⧇ āϏāĻšāĻ—āϤāĻŋāϰ āϏāĻšāĻ—āĻžāĻ™ā§āĻ• āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

āĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰ⧇āϰ āĻ•ā§āϰāĻŽāĻŋāĻ• āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

āĻ—āĻŖāĻŋāϤ

50

54

73

49

37

43

84

74

61

55

āϭ⧌āϤāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ

52

87

81

77

51

75

91

91

72

89

11. āϏāĻšāĻ—āϤāĻŋ āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āĻĻāĻļāϜāύ āĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰ⧇āϰ āĻŦāĻžāĻ‚āϞāĻž āĻ“ āχāĻ‚āϰāĻžāĻœā§€ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇āϰ āύāĻŽā§āĻŦāϰ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ Rank Difference āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϰ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ⧇ āϏāĻšāĻ—āϤāĻŋāϰ āϏāĻšāĻ—āĻžāĻ™ā§āĻ• āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋āĨ¤ āĻāχ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āϞ⧇āĻ–ā§‹:

āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

āĻŦāĻžāĻ‚āϞāĻž

76

86

77

71

92

55

65

82

75

56

āχāĻ‚āϰāĻžāĻœā§€

79

92

82

72

64

72

66

91

78

59

12. āφāĻĻāĻ°ā§āĻļ āĻŦāĻŋāĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ āĻ•āĻžāϕ⧇ āĻŦāϞ⧇? āφāĻĻāĻ°ā§āĻļ āĻŦāĻŋāĻšā§āϝ⧁āϤāĻŋ āĻ“ āĻ—āĻĄāĻŧ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āϞ⧇āĻ–ā§‹āĨ¤ āύāĻŋāĻšā§‡āϰ āϰāĻžāĻļāĻŋāϗ⧁āϞāĻŋ āĻĨ⧇āϕ⧇ SD āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋: 5, 4, 6, 8, 9

13. āύāĻŋāĻšā§‡āϰ āĻļā§āϰ⧇āĻŖā§€āĻŦāĻ¨ā§āϟāύ⧇āϰ āĻŽā§‹āĻĄ (Mode) āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

Score

12-14

15-17

18-20

21-23

24-26

27-29

30-32

33-35

36-38

f

2

3

6

4

7

12

6

2

1

14. āύāĻŋāĻŽā§āύāϞāĻŋāĻ–āĻŋāϤ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰāϗ⧁āϞāĻŋāϕ⧇ ā§Ģ āĻāĻ•āĻ• āĻļā§āϰ⧇āĻŖā§€ āĻĒā§āϰāϏāĻžāϰāĻŦāĻŋāĻļāĻŋāĻˇā§āϟ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϜāύ⧇āϰ āϤāĻžāϞāĻŋāĻ•āĻžāĻŦāĻĻā§āϧ āĻ•āϰ⧋āĨ¤ āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϜāύ⧇āϰ āĻĒā§āϰāĻĨāĻŽ āĻļā§āϰ⧇āĻŖā§€āϟāĻŋ ā§Ēā§Ļ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰ āĻĻāĻŋāϝāĻŧ⧇ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧋ āĨ¤

85

66

57

87

66

72

62

64

71

74

47

78

76

45

70

91

77

67

80

78

73

48

68

42

81

72

71

69

73

84

97

56

58

61

56

58

65

93

73

83

75

81

76

87

53

72

62

74

88

79

15. āύāĻŋāĻšā§‡āϰ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰāϗ⧁āϞāĻŋāϰ SD āĻŦāĻ°ā§āĻŖāύāĻž āĻ•āϰ⧋:

Score

40-44

45-49

50-54

55-59

60-64

65-69

70-74

75-79

f

5

7

10

15

12

8

2

1

16. āϏāĻžāϰāĻŋāĻĒāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻ•ā§āϝ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϤ⧇ āύ⧀āĻšā§‡āϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϚāϞāϰāĻžāĻļāĻŋāϰ āϏāĻšāĻ—āĻžāĻ™ā§āĻ• āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰ⧋:

X

10

8

15

25

10

27

32

8

10

30

Y

35

15

10

15

20

25

30

12

8

25

18. āϕ⧋āύ⧋ āĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ⧇ āĻāĻ•āĻžāĻĻāĻļ āĻļā§āϰ⧇āĻŖāĻŋāϰ āĻŦāĻžāĻ°ā§āώāĻŋāĻ• āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϝāĻŧ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž āĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇ ā§Ģā§Ļ āϜāύ āĻ›āĻžāĻ¤ā§āϰ⧇āϰ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰāϗ⧁āϞāĻŋāϕ⧇ ā§Ģ āĻāĻ•āĻ• āĻļā§āϰ⧇āĻŖāĻŋ āĻŦā§āϝāĻŦāϧāĻžāύ⧇ āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻ¸ā§āϤ āĻ•āϰ⧋ āĨ¤ āĻ¸ā§āϕ⧋āϰāϗ⧁āϞāĻŋ āύāĻŋāĻŽā§āύāϞāĻŋāĻ–āĻŋāϤ:

74

71

44

50

60

59

66

62

60

74

36

48

62

73

75

49

60

78

67

76

63

38

77

52

64

59

55

53

75

70

84

63

32

67

50

60

51

56

60

70

62

54

35

56

47

82

61

50

58

66

 

āϤāĻžāĻĄāĻŧāĻžāĻšā§āĻĄāĻŧā§‹āϤ⧇ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇ āϭ⧁āϞāĻ¤ā§āϰ⧁āϟāĻŋ āĻŽāĻžāĻ°ā§āϜāύ⧀āϝāĻŧ ***

 

Škamaleshforeducation.in(2023)

error: Content is protected !!
Scroll to Top